Python は高度な数学の問題を解決し、母はもう私の学習について心配する必要はありません
Python を使用して制限と問題を解決します。高度な数学における導関数、偏導関数、定積分、不定積分、二重積分およびその他の問題
Sympy は Python 科学計算ライブラリであり、完全に機能するコンピューター代数システムになることを目指しています。 SymPy には、基本的な記号算術から微積分、代数、離散数学、量子物理学に至るまでの関数が含まれています。結果を LaTeX で表示できます。
Sympy 公式ウェブサイト
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- Python は高度な数学の問題を解決します。母はもう私のことを心配する必要はありません。 Study
- 1. 実践スキル
- 1.1 シンボリック関数
- 1.2 展開式expand
- 1.3 テイラー展開公式系列
- 1.4 符号展開
##2. 極限 limit を求める- 3. 導関数 diff を求める
- 3.1 単項関数
- 3.2 多変量関数
4. 積分積分- 4.1 定積分
- 4.2 不定積分
- 4.3 二重積分
5. 連立方程式を解く- 6. 総和を計算する
(無料学習の推奨事項: Python ビデオ チュートリアル)
見る この写真を見ていると、息ができなくなるような気がしませんか? Python はそれを解決するのに役立ちます。「x=Symbols("x")」コマンドを入力してシンボルを定義しますfrom sympy import *import sympy
x = Symbol("x")y = Symbol("y")
1.実践的なヒント
1.1 シンボル関数
sympy は、次のように要約できる多くの数学記号を提供します。- 虚数単位
sympy.I
- 自然対数
sympy.E
- Infinity
sympy.oo
- Pi
sympy.pi
- n 番目の平方根を求める
sympy.root(8,3)
- 対数を取得します
sympy.log(1024,2)
- 階乗を求めます
sympy.factorial(4)
- 三角関数
sympy.sin(sympy.pi)sympy.tan(sympy.pi/4)sympy.cos(sympy.pi/2)
1.2 式の展開expand
f = (1+x)**3expand(f)
x 3 + 3 x 2 + 3 x + 1 \displaystyle x^{3} + 3 x^{2} + 3 x + 1 x3+3x2+3x+1
1.3 泰勒展开公式series
ln(1+x).series(x,0,4)
x
−
x
2
2
+
x
3
3
+
O
(
x
4
)
\displaystyle x - \frac{x^{2}}{2} + \frac{x^{3}}{3} + O\left(x^{4}\右)
#xx-#2## ##################################バツ################ ##2##3#xx3# ###牛############### #4)
x
−
x
3
6
+
x
5
120
−
x
7
5040
+
O
(
x
8
)
\displaystyle x - \frac{x^{3}}{6} + \frac{x^{5}}{120} - \frac{x^{7}}{5040} + O\left(x^{8}\右)
#xx-#6## ##################################バツ################ ##3120## ######################バツ############################ 5- #5040 ##################バツ################################ #7################################################ # OD( #xx8)
1
−
x
2
2
+
x
4
24
−
x
6
720
+
x
8
40320
+
O
(
x
9
)
\displaystyle 1 - \frac{x^{2}}{2} + \frac{x^{4}}{24} - \frac{x^{6}}{720} + \frac{x^{8}}{40320} + O\left(x^{9}\右)
1- #2# ###################################バツ############### 2 #24xxx4 #- #############################################7#### ##20xx6## #40320## ############################バツ###################### #######8######################################## #(xx9)
1
−
x
+
x
2
−
x
3
+
x
4
+
O
(
x
5
)
\displaystyle 1 - x + x^{2} - x^{3} + x^{4} + O\left(x^{5}\右)
1- #xx x #2 -x#3## ############# ###########################バツ########## 4 (xxx5 #)#
x
+
x
3
3
+
O
(
x
4
)
\displaystyle x + \frac{x^{3}}{3} + O\left(x^{4}\right)
x+3x3+O(x4)
1
+
x
+
x
2
+
x
3
+
O
(
x
4
)
\displaystyle 1 + x + x^{2} + x^{3} + O\left(x^{4}\right)
1+x+x2+x3+O(x4)
1
−
x
+
x
2
−
x
3
+
O
(
x
4
)
\displaystyle 1 - x + x^{2} - x^{3} + O\left(x^{4}\right)
1−x+x2−x3+O(x4) 1.4 符号展开
x
a
+
b
\displaystyle x^{a + b}
xa+b 2. 求极限limit
1
\displaystyle 1
1
(
x
+
1
)
1
x
\displaystyle \left(x + 1\right)^{\frac{1}{x}}
(x+1)x1 重要极限 dir可以表示极限的趋近方向
e
1
x
+
1
\displaystyle e^{\frac{1}{x}} + 1
ex1+1
1
\displaystyle 1
1
∞
\displaystyle \infty
∞ 3. 求导diff diff(函数,自变量,求导次数) 3.1 一元函数 求导问题
2
cos
(
2
x
)
\displaystyle 2 \cos{\left(2 x \right)}
2cos(2x)
1
x
\displaystyle \frac{1}{x}
x1 3.2 多元函数 求偏导问题
−
x
y
sin
(
x
y
)
+
cos
(
x
y
)
\displaystyle - x y \sin{\left(x y \right)} + \cos{\left(x y \right)}
−xysin(xy)+cos(xy) 4. 积分integrate 4.1 定积分
−
1.54366666666667
\displaystyle -1.54366666666667
−1.54366666666667
1
\displaystyle 1
1 4.2 不定积分
atan
(
x
)
\displaystyle \operatorname{atan}{\left(x \right)}
atan(x) 4.3 双重积分
11.6666666666667
\displaystyle 11.6666666666667
11.6666666666667 5. 求解方程组solve {x: -1, y: 4} 6. 计算求和式summation 计算求和式可以使用sympy.summation函数,其函数原型为sympy.summation(f, *symbols, **kwargs) 10100 到这里就结束了,如果对你有帮助,欢迎点赞关注评论,你的点赞对我很重要。在此也祝愿大家可以把数学学好 相关免费学习推荐:python教程(视频)sin(x).series(x,0,8)
cos(x).series(x,0,9)
(1/(1+x)).series(x,0,5)
tan(x).series(x,0,4)
(1/(1-x)).series(x,0,4)
(1/(1+x)).series(x,0,4)
a = Symbol("a")b = Symbol("b")#simplify( )普通的化简simplify((x**3 + x**2 - x - 1)/(x**2 + 2*x + 1))#trigsimp( )三角化简trigsimp(sin(x)/cos(x))#powsimp( )指数化简powsimp(x**a*x**b)
limit(sin(x)/x,x,0)
f2=(1+x)**(1/x)
f2
f1=sin(x)/x
f2=(1+x)**(1/x)f3=(1+1/x)**x
lim1=limit(f1,x,0)lim2=limit(f2,x,0)lim3=limit(f3,x,oo)print(lim1,lim2,lim3)
1 E E
f4 = (1+exp(1/x))f4
lim4 = limit(f4,x,0,dir="-")lim4
lim5 = limit(f4,x,0,dir="+")lim5
diff(sin(2*x),x)
diff(ln(x),x)
diff(sin(x*y),x,y)
f = x**2 + 1integrate(f,(x,-1.1))
integrate(exp(x),(x,-oo,0))
f = 1/(1+x*x)integrate(f,x)
f = (4/3)*x + 2*y
integrate(f,(x,0,1),(y,-3,4))
#解方程组#定义变量f1=x+y-3f2=x-y+5solve([f1,f2],[x,y])
**sympy.summation(2 * n,(n,1,100))
以上がPython を学習して高度な数学の問題を解決するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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